多个矩阵中每列大于平均值的值的总和

，可以通过以下步骤来计算：

首先，将多个矩阵按列进行合并，得到一个新的矩阵。
对于新的矩阵，计算每一列的平均值。
遍历每一列，将大于该列平均值的元素进行累加求和。

下面是一个示例代码，用于计算多个矩阵中每列大于平均值的值的总和：

import numpy as np

# 假设有两个矩阵 matrix1 和 matrix2
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
matrix2 = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])

# 合并矩阵
merged_matrix = np.concatenate((matrix1, matrix2), axis=1)

# 计算每列平均值
column_means = np.mean(merged_matrix, axis=0)

# 计算每列大于平均值的值的总和
sum_greater_than_mean = np.sum(merged_matrix[merged_matrix > column_means])

print("多个矩阵中每列大于平均值的值的总和为:", sum_greater_than_mean)

这段代码使用了NumPy库来进行矩阵操作和计算。在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的编程语言和库来实现相同的功能。

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